正文
很多使用者等到会话触发上限报错才处理上下文，实则风险早已埋下。当对话占用容量逼近上下文窗口阈值，系统会启动自动截断机制。自动化策略无法智能区分核心结论和无效信息，经常随机舍弃前置关键需求、业务规则、基准代码，极易引发逻辑断层、模型遗忘既定约定，进而产生大量返工提问，额外消耗积分。
与其被动等待系统强制裁切，不如建立预警机制主动管控。
实操准则：监控会话负载，对话历史占用达到上下文窗口 70% 容量时，主动清理冗余内容，避免自动粗暴截断。
实操执行过程
- 建立预警阈值：将 70% 窗口占用作为行动红线，日常持续留意单次请求输入 Token 体量变化，体量持续攀升即判定临近阈值；
- 分层筛选内容留存：保留固定需求、参数标准、最终生效方案；彻底剔除试错记录、废弃草稿、重复问答、无关闲聊；
- 两种处置路径：①任务仍延续：提炼精简上下文摘要，替换原有冗长对话历史，继续在当前会话推进工作；②需求接近收尾 / 即将切换主题：直接新建会话，迁移精简结论摘要；
- 避坑要点：不要临近 90% 以上容量再操作，留给自身充足整理缓冲空间；切勿寄希望平台自动优化，自动截断不保障关键信息优先保留。
总结
70% 容量预警策略，是平衡会话连续性与上下文可控性的关键手段。提前人工梳理冗余内容，既能防止重要业务信息被系统无差别删除，保障任务逻辑连贯；又能持续压低 Token 消耗，防止额度快速透支。该策略和任务隔离新开对话、跨主题摘要迁移、定期清理试错记录形成一套完整上下文管理规范，全方位降低 TRAE Work 积分损耗。
